MATLAB 幅值为2,时域宽度为4的门信号

”按时间顺序排列“,意思是信号是按时间分段的,不同时段的频率不一样?如果是这样的话,可以用短时傅里叶变换.把原信号分段加窗做频谱.再问：嗯是的。我希望是横左边是时间。纵坐标是频率。。通过短时傅里叶之后

带宽B：300-200=100Hz采样率大于2倍最高频率 需要大于600Hz,这里取1000Hz打开matlab的滤波器设计工具包设定滤波器类型为你说的低通滤波器,FIR类型,设定f&nbs

一个长度为n的信号A其fft之后得到的信号长度也是n得到的fft数据除了0频率分量幅度为时域值的n陪外其他亲率的幅度值是n/2倍所以要获得某个非零频率的幅度,需要将fft之后的数据除以n乘以2b_S=

加这两句就可以分析频率分量X=fft(xn);plot(n,abs(X))但是结果估计不是你所期望的.原因是pi/5pi/210*pi/9是数字频率,尤其是最后一个出现大于pi的情况,肯定是采样频率不

因为有些运算在频域计算更容易实现,比如卷积,而卷积又是信号滤波、相关运算的基础.特别是当FFT出现后,通过将时域信号变换到频域可以大大的减少运算量.个人感觉有些信号在频域看更直观,幅频和相频特性结合起

t=[1:10];L=length(t);x=randn(1,L);plot(x,t)

那就变换吧,比如一开始图像坐标image(i,j);image2=uint8(zeros(48,200));is=round(i*200/177);js=round(j*200/177);image2

x1=ones(1,2);x2=[x1,zeros(1,6)];x=10*x2;%所求的周期脉冲信号N=8;%长度为8n=[0:1:N-1];k=[0:1:N-1];WN=exp(-j*2*pi/N)

均值是mean()方差是var()其他不知道了,遇到其他我都是自己写的.比如峰值就是max(abs(...))

画宽为1的矩形脉冲信号的MATLAB源程序如下：width=1;t=-1:0.001:1;ft=rectpuls(t,width);plot(t,ft);gridon

经过FFT变换后横坐标是频率的话纵坐标的物理量应该是强度magnitude（dB)代表量级（分贝）Phase（degrees)代表相（阶）再问：��л�ظ�����FFT�������ǿ�ȵĵ�λ��

如果完全实现自动化,需要计算机图像识别的知识,建立起模型匹配数据库.如果是自己对某个系统实验验证而已.哪么最简便的方法是比较MATLAB和实际系统的时域波形就可以了.稍微麻烦一点方法的就是,从图中判读

%%%%%%%%%%%%%%%%只是一个正弦的频谱%%%%%%%%%%%%%%%clear;closealldt=0.1;t=0:dt:10;y=5*sin(pi*t);plot(t,y);N=len

我的看法是：1.程序不一定能帮你.程序只管运行,但是你还是不知道其原理,所以无法判断是否正确.对于FFT的理解,需要深入的分析公式.2.如何得到幅度为1的复正弦波?用ifft（u,1024）是正确的,

采样频率保持不变吗?采样点增加一倍是指的N增大一倍吗?周期变了吗?你能不能说清楚点?再问：采样频率不变，周期不变，N增大一倍，谢谢。再答：那就是说采样频率增大了一倍？周期为N的提法是错的哦？这样的话最

随机噪声的频谱应该是一条水平线,因而基本不会干扰信号频谱数学一点,就是：假设随机噪声r(t),信号s(t),F()为傅里叶变换F(r(t))=C（常数）,F(s(t))=S(jw)（w表示频率）F(r

先设定Ytick然后你改了yticklabel就可以了比如说本来你的y是50到－50,其中包括500－50set(gca,'YTickLabel',str2mat('1','0,'-1')),就会变成

时域（时间域）——自变量是时间,即横轴是时间,纵轴是信号的变化.其动态信号x（t）是描述信号在不同时刻取值的函数.频域（频率域）——自变量是频率,即横轴是频率,纵轴是该频率信号的幅度,也就是通常说的频

问题很浮躁

详细见http://hi.baidu.com/522597089/album/item/185052011b35da7d4afb51d4.html#